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识别未知:利用图像再合成探测意外事件

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简介:
本研究提出一种创新方法,通过图像再合成技术来检测和识别监控视频中的突发异常事件,增强安全防范能力。 通过图像再合成检测意外事件 作者:Krzysztof Lis, Krishna Nakka, Pascal Fua, Mathieu Salzmann 会议:ICCV 2019 安装步骤: 1. 克隆代码仓库: ``` git clone https://github.com/cvlab-epfl/detecting-the-unexpected --recursive ``` 2. 安装所需库: ``` pip install numpy opencv-python-headless matplotlib h5py natsort imageio torch torchvision scipy tqdm tensorboard future ipython ``` 3. 运行Jupyter Notebook文件: ``` pip install jupyterlab ``` 4. 下载训练好的模型权重并将其放置在`detecting-the-unexpected/exp`目录下(或者使用环境变量`DIR_EXPERIMENTS`指定的路径)。

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    本研究提出一种创新方法,通过图像再合成技术来检测和识别监控视频中的突发异常事件,增强安全防范能力。 通过图像再合成检测意外事件 作者:Krzysztof Lis, Krishna Nakka, Pascal Fua, Mathieu Salzmann 会议:ICCV 2019 安装步骤: 1. 克隆代码仓库: ``` git clone https://github.com/cvlab-epfl/detecting-the-unexpected --recursive ``` 2. 安装所需库: ``` pip install numpy opencv-python-headless matplotlib h5py natsort imageio torch torchvision scipy tqdm tensorboard future ipython ``` 3. 运行Jupyter Notebook文件: ``` pip install jupyterlab ``` 4. 下载训练好的模型权重并将其放置在`detecting-the-unexpected/exp`目录下(或者使用环境变量`DIR_EXPERIMENTS`指定的路径)。
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